R语言如何和何时使用glmnet岭回归 / 开普饭

CV之YOLOv3:深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录视频请观看深度学习之计算机视觉神经网络训练Yolov3-5clessses_全程记录01 深 ...

glmnet提供了LASSO或ridge regression的Cox-PH分析模式,用于研究预测变量与生存时间的关系. 加载数据 library(glmnet)library(survival)da ...

先看一波过拟合: 图中,红色的线存在明显的过拟合,绿色的线才是合理的拟合曲线,为了避免过拟合,我们可以引入正则化. 下面可以利用正则化来解决曲线拟合过程中的过拟合发生,存在均方根误差也叫标准误差,即为 ...

题目人类基因组外显子区域长度学员:x2yline 具体题目详情请参考生信技能树论坛题目数据来源为:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/CCDS/current_huma ...

基于线性模型的特征筛选方法大家好,我是风风.单细胞系列的推文告一段路,我们把基本分析和常见的高级分析基本都走了一遍,剩下的就是实操进行排列组合了.今天我们来聊点新的内容--基于线性模型的特征筛选方法 ...

影像组学(Radiomics)是一个新兴的概念,2012 年由荷兰学者 Philippe Lambin 首次提出,其定义是借助计算机软件,从医学影像图像中挖掘海量的定量影像特征,使用统计学和/或机器学 ...

CV之YOLO:深度学习之计算机视觉神经网络tiny-yolo-5clessses训练自己的数据集全程记录训练全部流程记录 1.采用tiny-yolo-5clessses训练自己的数据集全部流程记录 ...

Lasso回归复杂度调整的程度由参数lambda来控制,lambda越大模型复杂度的惩罚力度越大,从而获得一个较少变量的模型.Lasso回归和bridge回归都是Elastic Net广义线性模型的特 ...

ML之PLiR之Glmnet算法:利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 输出结果 0 2 1 2 2 2 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8 3 9 2 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21602 正则化(regularization) 正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径.该算法 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量).但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量.随着两个以上的解释变量,它开 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6761 在逻辑回归中,我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上.下面的代码使用Metropolis采样来探索 beta_1和beta_2 的后验Y ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20828 本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6851 教育或医学的标准情况是我们有一个持续的衡量标准.一个例子是BMI.您可以通过70分作为标准进行成绩测试.当这种情况发生时,研究人员有时可能会 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23159 混合模型在统计学领域已经存在了很长时间.例如,标准的方差分析方法可以被看作是混合模型的特殊情况.最近,混合模型有多种应用和扩展,使其能够涵 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23236 什么是频率学派? 在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的.未知的数量. 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率. 有一种想法 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23250 回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合.在本教程中,我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据. ...

[科研绘图点我][付费精品合集][SEER点我] 今天是各类统计方法R语言实现的第12期,我们主要介绍泊松回归. 泊松回归计数型,如某地区某年发生肿瘤患者的人数等,常用泊松回归,假设因变量Y服从泊松 ...

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